UltraShape 1.0：基于可扩展几何细化的高保真 3D 形状生成
计算机视觉与模式识别
2025-12-29 v2 图形学
摘要
本报告介绍 UltraShape 1.0，一个可扩展的 3D 扩散框架，用于高保真 3D 几何生成。该方法采用两阶段生成流程：首先合成粗糙的全局结构，然后进行细化以生成细致、高质量的几何。为支持可靠的 3D 生成，我们开发了包括新颖水密处理方法和高质量数据筛选在内的综合数据处理流程。该流程通过移除低质量样本、填充洞穴、加厚细小结构，同时保留细粒度几何细节，提高了公开可用的 3D 数据集的几何质量。为实现细粒度几何细化，我们在扩散过程中将空间定位与几何细节合成解耦。通过在固定空间位置上进行基于体素的细化，其中由粗糙几何派生的体素查询提供显式的位置锚点经 RoPE 编码，允许扩散模型在缩小且结构化的解空间内专注于合成局部几何细节。该模型仅在公开可用的 3D 数据集上训练，尽管训练资源有限，仍实现了卓越的几何质量。广泛的评估表明，UltraShape 1.0 在数据处理质量和几何生成方面均与现有的开源方法具有竞争力。所有代码和训练好的模型将公开发布，以支持未来的研究。
引用
@article{arxiv.2512.21185,
title = {UltraShape 1.0: High-Fidelity 3D Shape Generation via Scalable Geometric Refinement},
author = {Tanghui Jia and Dongyu Yan and Dehao Hao and Yang Li and Kaiyi Zhang and Xianyi He and Lanjiong Li and Yuhan Wang and Jinnan Chen and Lutao Jiang and Qishen Yin and Long Quan and Ying-Cong Chen and Li Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.21185},
year = {2025}
}
备注
14 pages, 10 figures, Technical Report,